En un esfuerzo por optimizar la eficacia de los modelos de inteligencia artificial en áreas especializadas, la integración de conocimiento contextual se ha vuelto fundamental. Este enfoque es crucial para aplicaciones como asistentes virtuales de atención al cliente, que requieren datos específicos sobre la empresa, o herramientas de análisis legal que dependen de bases de datos exhaustivas de casos anteriores. Para abordar esta necesidad, los desarrolladores recurren a técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que extrae información relevante de una base de conocimiento y la fusiona con la consulta del usuario, mejorando así la respuesta del modelo.
Sin embargo, los sistemas RAG tradicionales presentan limitaciones al perder detalles contextuales durante la codificación de datos, lo que puede llevar a recuperaciones incompletas o imprecisas. En estos sistemas convencionales, los documentos se fragmentan para mejorar la eficiencia, pero pueden carecer del contexto necesario. Por ejemplo, si un documento de política requiere «seis meses de antigüedad» para el trabajo remoto sin aclarar excepciones aprobadas por un gerente, podría generar respuestas incorrectas sobre la elegibilidad laboral.
Para mitigar estos problemas, la recuperación contextual enriquece los fragmentos con información adicional relevante, lo que permite respuestas más precisas. Un reciente estudio revela la integración de esta metodología con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock y el modelo Claude de Anthropic. Esta implementación utiliza una función Lambda personalizada durante la ingestión de datos, asegurando que los documentos, aunque fragmentados, incluyan contexto relevante antes de ser almacenados en S3.
El proceso de esta nueva técnica se lleva a cabo en varias fases: lectura de archivos desde un bucket designado, segmentación de información, generación de contexto con Claude y almacenamiento de los fragmentos en un bucket intermedio. Esta arquitectura es eficaz para manejar documentos largos y refina la calidad de las respuestas.
Comparado con métodos tradicionales, este nuevo enfoque se evalúa mediante métricas como el recall de contexto y la precisión de respuesta. Los resultados destacan una mejora significativa en la calidad de las respuestas, subrayando la ventaja de emplear técnicas avanzadas para mejorar los sistemas de IA.
No obstante, implementar esta solución requiere considerar varias estrategias. La fragmentación debe equilibrar adecuadamente rendimiento y precisión, y es esencial monitorear las métricas relevantes para asegurar la efectividad. Herramientas de observabilidad, como Langfuse, pueden facilitar la gestión del rendimiento del sistema.
En conclusión, la unión de los modelos de lenguaje de Anthropic con la infraestructura de Amazon Bedrock dota a las organizaciones de la capacidad de desarrollar sistemas avanzados de recuperación de información, que ofrecen respuestas matizadas y contextualizadas. Con procesos claramente definidos, las empresas están bien posicionadas para aprovechar al máximo el potencial de los sistemas de inteligencia artificial con conciencia contextual.
